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Bert-VITS2,是一种单阶段文本转语音模型,可以有效地合成更自然的语音。通过将对抗性学习引入持续时间预测器来提高训练和推理的效率和自然性。Transformer 块被添加到标准化流中,以捕获转换分布时的长期依赖性。通过将高斯噪声合并到对齐搜索中,提高了合成质量。对音素转换的依赖显着减少,这对实现完全端到端的单阶段语...
在bert-vits2的训练中,学习率通常设置为一个较小的值,以便保证模型在训练过程中能够收敛到一个较好的局部最优解。 3. 批大小:批大小是指每次训练时所使用的样本数量。在bert-vits2的训练中,通常会选择一个适当的批大小,以便在限制计算资源的情况下提高训练效率。 4. 正则化参数:为了防止模型过拟合训练数据,...
声音归属:Riot Games《英雄联盟》暗裔剑魔·亚托克斯 Bert-VITS2 项目:https://github.com/Stardust-minus/Bert-VITS2 【AI 剑魔 ②】https://www.modelscope.cn/studios/xzjosh/Jianmo-Bert-VITS2 【AI 剑魔 ③】https://www.modelscope.cn/studios/xzjosh/JM-Bert-VITS2 【AI 合集】https://www.model...
bert-vits2采用了大规模的数据集进行预训练,使其具有更强的泛化能力。 3. bert-vits2的训练方法 为了训练bert-vits2,需要大规模的中英文数据集作为训练样本。在训练过程中,通过对数据集进行深度学习训练,不断调整模型参数,使得模型能够更好地适应中英文任务。还需要对训练集进行精细的标注和处理,以保证模型的训练...
Bert-vits2-v2.2作为一款强大的自然语言处理工具,在最近的一次更新中,主要将Emotion模型替换为了CLAP多模态模型,使得推理支持输入更加强大。这对于需要进行深度学习模型开发的用户来说,无疑是一大福音。首先,让我们了解一下Bert-vits2-v2.2的新特点。相较于之前的版本,Bert-vits2-v2.2最大的变化就是将Emotion模型升...
该版本是Bert-VITS-2项目的重大更新,值得注意的是,部分训练流程发生了变化。 整合包内已经打包了原项目的底模和必需的Bert模型。 网盘内有音频切分工具,音频不宜过长否则显存占用开过山车影响训练速度。 whisper模型如果下载失败可以尝试手动安装,方法见github。
bert-vits2是一款基于BERT和Transformer-XL的混合模型,用于文本生成任务。在推理阶段,bert-vits2模型需要调整一些参数以获得最佳性能。以下是一些关键的推理参数及其说明: 1. 学习率(Learning Rate):学习率是用于优化模型权重的参数。在推理阶段,您需要选择一个适当的学习率。较低的学习率可能导致训练时间增加,而较高...
VITS2是单阶段文本到语音模型，有效合成更自然的语音，通过对抗学习训练随机持续时间预测器，使用Transformer块和说话者条件文本编码器更好地建模多个说话者特征，提高质量和效率，减少对音素转换的依赖，接近完全端到端的单阶段方法。VITS2基于VITS改进，包含四个要点：引入对抗性学习的随机持续时间预测器，...